自 halcon之屌炸天的自标定（1）发出以后，有朋友看了文章也应用到了自己的测量项目中，效果奇好，成功搞定了20um的需求，可喜可贺。

 
在halcon之屌炸天的自标定（1）中我提到了一片论文：
T. Thormälen, H. Broszio: “Automatic line-based estimation of radial lens distortion”; in: Integrated Computer-Aided Engineering; vol. 12; pp. 177-190; 2005.
google了好久都是收费不能下载，有位朋友看到后帮我下载了，感谢。
 
所以本次就介绍下这篇论文：了解一下具体原理，这样用起来更得心应手。
论文下载地址：http://pan.baidu.com/s/1ntXnz09  在阅读下面内容时请先阅读原论文，要不然会云里雾里额。
 
计算畸变系数的流程：
  • 1.轮廓检测，找出满足条件的线段，相当于halcon的 edge_sub_pix + segment_contour_xld
  • 2.共线线段连接，相当于halcon的 union_collinear_contours_xld
  • 3.取出干扰线，就是去除在现实中不是直线的线段，可以用halcon中的select_contour_xld
  • 4.求畸变参数，相当于halcon的 radial_distortion_self_calibration
论文中计算畸变系数的方法：
设置ru 为无畸变坐标点，rd为畸变后坐标点，k为畸变系数，两者关系式可用泰勒公式表示 （式1、2、3）
 
然后论文中又指出，实验标明k3,k5对畸变影响最大，其他k影像甚微，于是就把其他K项去掉变成了
 
所以计算畸变系数是否精确的关键就在ru rd 的选取上，坐着给出下图来解释，共线连接后长线段更能反应畸变情况，以此说明步骤2的必要性。
 
 
 
随后作者用RANSAC算法进一步过滤干扰线，并用实验标明RANSAC的好处。
 
 
说了这么多是不是有点晕晕的？要想了解够透彻还是要下载论文仔细阅读额~
 
 
 
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